马喆 西安工业大学 计算机科学与工程学院 陕西 西安 710021 e-mail: 1429462700@qq.com 摘要:随着航空运输的快速增长,资金越来越紧缺,航班不正常情况也越来越严重,不正常航班已经成为社会普遍现象,也是航空公司面临的一大难题。航班恢复是一个经典的NP问题,研究航班恢复问题具有重要的理论意义和实用价值。航空公司航班时刻的准时性是留住现有客户、吸引新旅客的关键因素。然而由于民航运输系统非常复杂,很多原因都会造成航班计划不能正常执行,天气、空中交通流量管制、机场安检、旅客自身原因以及机组人员暂时短缺等都会导致航班不能正常执行,即出现航班异常或航班中断。航班中断会影响航空公司的正常运行。一些航班不得不取消或延误,这将给航空公司带来巨大的经济损失,此外航班延误或取消会给旅客带来极大的不便,影响航空公司的声誉。不正常航班的运行控制和管理水平越来越受到国内航空公司的关注。优化控制和算法设计也成为热点
标准模型(比如 PAC 框架)并未捕捉到标记数据和未标记数据之间的区别,而这种区别催生了主动学习领域,在主动学习中,学习者可以要求特定点的标签,但每个标签都需要付费。这些查询点通常从未标记的数据集中选择,这种做法称为基于池的学习 [10]。目前也有一些关于人工创建查询点的研究,包括大量理论成果 [1, 2],但这种方法存在两个问题:首先,从实用角度来看,这样产生的查询可能非常不自然,因此人类很难进行分类 [3];其次,由于这些查询不是从底层数据分布中挑选出来的,因此它们在泛化方面的价值可能有限。在本文中,我们重点关注基于池的学习。
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很少有 SAC 犯罪会导致罪犯被识别或案件被起诉或传唤。我们发现,在从呼叫管理到最终结案的所有阶段,许多警队都缺乏正确记录、调查和管理 SAC 的能力。在某些情况下,警察的能力也受到质疑。这要么是由于缺乏实践技能,要么是由于缺乏有助于他们取得更好结果的联合任务或解决问题的流程。在一些警队中,前线制服响应人员调查 SAC,其中许多警官告诉我们,管理和相互竞争的需求延迟了调查。
多代理路径查找(MAPF)是在共享环境中发现无碰撞路径的问题,每个代理一个是每个代理的一个问题,同时最小化了旅行时间的总和。由于最佳地求解MAPF是NP-HARD,因此研究人员已经使用了副本且有效地求解MAPF的算法。基于优先级的搜索(PBS)是为此目的的领先算法。它一次找到一个单个代理的路径,并通过将优先级分配给碰撞代理并在其搜索过程中重新确定其路径来解决碰撞。但是,对于具有高密度的代理和障碍物的MAPF实例,PBS变得无效。因此,我们介绍了贪婪的PBS(GPB),该PBS(GPBS)使用贪婪的策略来通过最大程度地减少代理之间的碰撞数量来加快PBS。然后,我们提出了进一步加速GPB的技术,即部分扩展,目标推理,诱导的约束和软重新启动。我们表明,具有所有这些改进的GPB的成功率高于1分钟的运行时间限制的最先进的次优算法,尤其是对于具有小地图和密集障碍的MAPF实例。
因此,本文利用基于数据可用性、及时性和某些不满指标操作性改进的数据集,试图重新审视 1960 年至 2010 年期间撒哈拉以南非洲的贪婪与不满之争。为此,本文利用 Collier 和 Hoeffler (2004) 开发的方法和计量经济学模型,即机会模型和不满模型,以实证检验这些相互竞争的假设在撒哈拉以南非洲内战中的相对强度。然而,必须注意的是,本文在方法论上偏离了 Collier 和 Hoeffler (2004) 提供的经验框架,因为本文使用的是年度样本框架,而不是 Collier 和 Hoeffler 在分析中采用的五年期格式。